基于薄板样条插值方法分析我国PM2.5浓度及其主控因子的时空分布特征

本文选取了2021年1-3月168个重点城市名单中空气质量排名的前20位和后20位城市,建立薄板样条插值模型对全国2019-2020年四个季度 PM2.5浓度的时空分布进行拟合,以PM2.5浓度为准,并根据国家环境空气质量评价标准对各城市的PM2.5污染程度进行评估;其次,为了探究除了气象因素以外其他因素对空气质量的影响,利用相关性分析方法计算气象因素与PM2.5浓度的相关性,得出对PM2.5浓度影响和其主控因子;最后考虑气象条件的差异性,根据所建模型拟合出的PM2.5的时空分布特征及演变规律,针对不同类型的城市因地制宜,为空气环境治理、相关研究和政策制定提供有力的支持。

基于薄板样条插值的弯曲笔触神经绘画与风格化方法

近年来,图像生成技术取得了令人瞩目的发展,目前的图像生成方法大多以像素填充的方式生成图像,缺乏艺术家逐笔绘制的过程,使其在局部笔触细节与纹理上与真实艺术作品有所不同.神经绘画致力于模仿人类艺术家以画笔为单位,逐笔绘制的作画过程.现有的神经绘画方法大多使用贝塞尔曲线或者笔触模板进行仿射变换来模拟真实笔触.然而,贝塞尔曲线纹理的缺乏以及仿射变换的线性性质,导致生成的笔触在纹理或者形状上存在较大的限制.为了更好地模拟真实笔触的纹理与形状,本文提出了新的基于薄板样条插值的弯曲笔触参数模型,通过对真实笔触模板先后进行弯曲与仿射变换,可以生成更加真实、多样的笔触图像.此外,本文提出了层次化的笔触优化方法,将整幅图像分解为由大到小的多个笔触,能够有效提升模型对图像整体架构与局部细节的绘画能力.最后,本文将提出的方法拓展至风格迁移中,实现了较好的风格迁移效果.定性与定量的实验表明,本文所提出的新的笔触模型与优化方法在神经绘画及风格化任务中都超越了已有的最佳模型.

结合薄板样条插值的机载LiDAR渐进形态学滤波算法

滤波是机载激光雷达点云数据处理的关键步骤之一,形态学滤波算法作为一种经典有效的机载激光雷达点云滤波算法受到广泛使用。针对大多数形态学滤波算法地形特征保留不佳、滤波效果不好的问题,提出一种基于薄板样条多级插值的形态学滤波算法。该算法结合形态学开运算滤波窗口不断减小的特点,采用薄板样条插值在不同尺寸的窗口下进行处理,此过程由上往下迭代进行,直至窗口大小小于设定的最小滤波窗口尺寸。采用国际摄影测量与遥感协会提供的测试数据集进行实验,结果表明,所提算法精度有明显提高,在建筑物或山坡等地区的滤波效果尤为突出,有效保留了地形特征。

基于形状增强和纹理插值的三维脑部MRI数据增强算法

针对医学伦理和人工标注的成本高昂,目前公开的数据集中标记的医学图像数据量不足的问题,许多研究者提出了不同的算法来增强医学数据.使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)对阿尔茨海默症(Alzheimer's Disease,AD)的诊断和研究只有在数据丰富时,才能得到更好的分析结果.本文提出一种基于形状增强和纹理插值的三维脑部MRI(Magnetic Resonance Imaging,MRI)数据增强算法,将脑部MRI图像的属性分解为形状和纹理,先通过GAN(Generative Adversarial Nets,GAN)增强MRI数据的形状,再通过三维薄板样条插值对所得的增强形状进行纹理插值,得到三维脑部MRI增强图像.通过实验可得生成数据的分布与真实数据的分布相似,验证了本文提出的数据增强算法的有效性.

基于非线性样条插值的大广角相机畸变校正方法

针对现有的棋盘格检测方法只能检测规则的棋盘格的问题,改进了基于生长法的棋盘格检测和匹配部分,使其能够生长出非规则的棋盘格,以增加棋盘内角点数据。针对目前大广角相机广角方向及复杂镜片的畸变校正方法存在精确性问题,提出了使用薄板样条(thin-plate spline)和双简谐(biharmonic)插值算法来解决畸变的方法。该方法通过散乱的多个数据点进行控制,使其趋近数据点目标值,从而拟合出映射曲面达到去畸变的目的。实验结果证明了该方法的可行性和鲁棒性,提高了复杂畸变和广角相机畸变在广角方向上的校正精度。

采煤沉陷区地形插值方法精度对比分析及改进

为探究采煤沉陷区精确的地形特征,在常用地形插值模型的基础上提出一种改良插值模型。运用图像对比、交叉验证、相关性分析等方法对各插值方法进行精度分析,选取最合适该区域的插值方法;再根据非充分采动区沉陷地质结构和无法保留地形细节的情况,采用合适的插值法、使用K-means聚类法将整个研究区域分块,选取地表粗糙度Sr较大的区域,用薄板样条插值法重构局部地形DEM。线性三角网法插值曲面与真实的沉陷地形更吻合且连续性和趋势符合性良好,其评价指标精度最高。采用拟合度为0.9的薄板样条插值法重构Sr>1.50的地形DEM,并计算得整个区域的决定系数R2为0.981 5。结果表明,该组合插值方法在保持高精度的同时,具有可靠的平滑性,可以保留更多的地形细节。结论可为无人船数据构建沉陷区水下地形DEM选择最佳的插值方法及相关工作提供一定的参考。

基于小波分析的智能电能表动态测试信号模型与误差分析

针对电能表动态误差测试问题,文章采用小波分析对采集到的加热炉负载等三种实际工况信号进行了分解,提取了时域及时频域的特征,从幅值和频率两个维度总结提取了包括幅值变化、低频稳态、高频稳态、高频暂态在内的四类测试信号,能够全面表征多种动态信号的特性,并且采用薄板样条插值建立了包络信号,幅值上升、下降、中断、谐波、间谐波、冲击的七种单一测试信号模型,在搭建好的动态信号测试平台上实验并分析了单一测试信号的参数对误差的影响,结果表明幅值变化和包络、间谐波对电能表计量误差影响较大。通过单一测试信号的参数调整以及多种信号的复合进一步建立了复合测试信号模型,可逼近现实工况信号,遍历各种工作模态,对采集到的激光切割机负荷进行误差预测与补偿,模型预测误差的结果验证了复合测试信号模型的正确性,可为电能表动态误差研究提供依据。

基于部件组合的连衣裙款式图快速生成研究

款式图作为真实服装的一种平面表达方式,在服装生产过程中起着重要的作用。为了简化服装款式设计过程,提高款式设计的效率与服装信息表达的准确率,并针对不同体型生成个性化的款式图,以连衣裙为对象,基于部件数字化对款式图快速生成进行了研究。首先,采用薄板样条插值算法以使服装款式图拟合不同人体体型,使衣身能够快速达到满足特定体型的尺寸;其次,通过基于关键点的矩阵变形实现部件之间的自适应组合;最后,选用参数驱动和交互式修正关键点2种方法实现对服装款式细节的调整。以连腰鱼尾裙为例,阐述并实现了连衣裙款式图快速生成过程,验证了基于部件组合的款式图快速生成的可行性,为个性化定制和智能化款式设计提供理论支持。

基于NMF-TPS算法的频谱态势生成研究和实现

基于空间上稀疏部署的传感器观测数据,提出了基于非负矩阵分解和薄板样条插值的态势生成算法,以高分辨率网格的形式实现成都市内空域-频域-时域频谱态势的精细化重构,并利用调频广播频段的观测数据对所提算法进行了验证。结果表明,根据所提算法生成的频谱态势,可较为准确地估计出无线电台的位置。

基于图像边缘检测的扭曲文档矫正

扭曲的文档图像会干扰文档图像的光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR).为了对扭曲形变的文档图像进行矫正,提高扭曲文档识别的正确率,基于目标检测与分割的网络,提出文档图像的边缘检测方法,使用贝塞尔(Bezier)曲线拟合文档图像的边缘曲线,通过目标检测的算法回归Bezier曲线的控制点.将文档图像的边缘检测转化为边缘曲线Bezier控制点的回归,使用文档的边缘点计算扭曲文档矫正后的矩形模板,然后将文档图像通过薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)算法重映射到矩形模板中,完成文档的矫正.实验结果表明,提出的矫正方法能够对扭曲文档进行精确的边缘提取,和其他算法相比,经该算法矫正后的文档图像,其OCR的正确率有较大的提升.

一种改进的形态学机载LiDAR滤波算法

该文基于飞马无人机搭载激光Li DAR测量系统采集试验区域的激光点云数据,并在试验区内选取8个具有典型特征的样本区域点云数据,分别采用经典形态学滤波算法和基于薄板样条插值(TPS)形态学滤波算法进行滤波。通过分析可以得出,在点云滤波运算中,TPS差值理论的渐进形态学滤波算法的效果比经典形态学滤波算法的效果好,尤其是在不规则建筑物和陡坡的情况中,其能大幅度地降低Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总误差,经过改进的形态学滤波算法生成的DEM数据更贴近真实地形。

一种改进的渐进形态学滤波算法及应用

为了能够准确地将机载激光雷达(LiDAR)点云数据中非地面点剔除,为大面积区域高分辨率数字高程模型(DEM)生产提供可靠的数据源,本文针对渐进形态学滤波算法存在地形特征保留不明显、滤波效果不佳的缺陷,引入薄板样条插值(TPS)算法,使用TPS在渐进形态学滤波不同窗口下进行处理,直至窗口尺寸小于预设最小窗口尺寸,从而实现渐进形态学滤波算法的有效改进。使用两组不同地形条件的机载LiDAR点云数据进行实验以验证本文算法的可靠性,结果表明相较于对比滤波算法,本文算法滤波精度有较大程度提升,对于不同地形条件具有较高的适应性。

基于光流改进的视频虚拟试衣

随着计算机视觉的发展,基于图像的虚拟试衣方法已经取得了很大的进展,但是,直接将此方法应用到视频虚拟试穿的任务时,由于缺乏时空一致性,会导致视频帧之间的不一致和不连贯,会对视频的视觉效果产生很大的影响,为了解决上述问题,本文提出了一种基于光流改进的视频虚拟试穿模型。首先使用正则化校正损失的薄板样条插值变换方法对服装进行扭曲,然后使用一个U-Net网络进行服装试穿,同时使用原视频服装区域的光流监督,合成视频服装区域的光流。实验结果表明,本文基于光流改进的视频虚拟试衣方法能很好解决虚拟试衣视频时空一致性问题。

基于BIM的精细化土石方量计算方法

土石方量是影响大型土木工程的工程进度和技术经济指标的重要参数。提出了一种基于BIM的精细化土石方量计算方法,以提高计算速度和精度。首先,将大型土木工程的地表面分成若干矩形子域,在每个子域上采用独立的薄板样条插值函数进行曲面拟合;然后,采用规则直角三角形网格对地形曲面进行离散,通过三角形网格的自动加密来提高和控制计算精度;最后,通过开挖面与地形面三角面片的拓扑及几何计算,得到准确的开挖边界位置,从而实现自动放坡并在BIM中生成三维开挖实体,得到精细化的土石方量计算结果。算例分析结果表明,所提出的方法可以自动准确计算大型土木工程的土石方量,提高设计效率和质量。

基于高维模型的客车发动机悬置系统NVH性能优化

汽车NVH性能是衡量汽车乘坐舒适性的重要指标,其噪声声压级高低和振动幅值大小直接影响乘员的主观感受。通过怠速时整车NVH测试,确定动力总成悬置系统对驾驶员座椅处NVH性能影响最大。选取动力总成四点悬置处刚度和阻尼作为设计变量,利用基于薄板样条插值函数的高维模型(TPS-HDMR)构建设计变量与目标函数之间的近似模型。以驾驶员座椅处振动幅值为约束条件,采用遗传算法对驾驶员右耳处声压级进行优化,优化结果表明客车NVH性能得到明显提升,验证了该方法的可行性。

一种快速的色彩一致性校准算法

针对不同显示设备的色彩不一致性问题,提出了一种基于改进的薄板样条插值算法的快速校准方法.通过引入误差平衡因子来提高校准质量,并提出局部色度转换算法,根据每个像素点的输入色度来动态调节转换因子数值,避免色度转换时的过度缩放,减小色度自适应处理时的色度差.考虑空间异性色彩不一致的问题,利用GPU运算对每个像素点校准,并达到实时补偿效率.试验表明,该方法将色彩平均误差降低了88.84%,对于1 080P的图片色彩补偿帧率达到实时的30fps.

石油行业中应用的替代模型的介绍

油田开发优化是一种计算密集型任务,需要大量的油藏模拟,这种模拟非常昂贵,尤其对于大宗复杂的油藏模型。替代模型在历史拟合、生产优化和预测过程计算量少、成本低,能有效地评估新方案的目标函数值和大幅度减少计算过程中反复调用模拟模型所引起的庞大的计算负荷,从而加速油田开发优化过程。本文主要介绍常见的四种替代模型:多项式回归模型(PRM)、泛克里金模型(MKG)、薄板样条插值(TPSM)、人工神经网络(ANN)。

石油行业中应用的替代模型的介绍

油田开发优化是一种计算密集型任务,需要大量的油藏模拟,这种模拟非常昂贵,尤其对于大宗复杂的油藏模型。替代模型在历史拟合、生产优化和预测过程计算量少、成本低,能有效地评估新方案的目标函数值和大幅度减少计算过程中反复调用模拟模型所引起的庞大的计算负荷,从而加速油田开发优化过程。本文主要介绍常见的四种替代模型:多项式回归模型(PRM)、泛克里金模型(MKG)、薄板样条插值(TPSM)、人工神经网络(ANN)。

芯片表面印刷符号结构缺陷的质量评估方法研究

因为芯片表面符号用于标识芯片名称、性能和功能信息,所以芯片表面符号质量检测是芯片生产的重要环节。目前,基于机器视觉的芯片表面符号质量评估被广泛使用,其中多数是基于逐像素对比的评估方法,但它面临2个主要问题:(1)符号的少量形变会导致质量评估结果变差;(2)没有考虑符号的缺陷特征。因此,提出面向芯片表面符号的结构缺陷的评估方法。首先采用薄板样条插值将待评估符号和参考符号对齐,消除细小形变的影响,同时提出形变量公式,用于判定形变较大的待评估符号;接着通过提出缺陷的检测方法和缺陷簇、关键位置等概念,得到质量评估的2个主要影响因子:缺陷的本身特征和缺缺陷所在位置是否关键;最后基于上述特征给出合理的打分策略。本质量评估方法是一个客观评价方法,它的优势是:(1)在只需要1张参考图像的前提下,对存在形变的评估符号进行质量评估具有较好的鲁棒性;(2)本方法聚焦于图像符号的结构质量评估,而非图像的本身质量评估,使得评估结果在具备客观性的同时,也符合人对符号内容的实际感觉。采用实际生产线数据进行实验,实验结果表明了本文方法的有效性。

基于自动提取对应点的颅脑CT图像配准

研究医学图像的应用问题,针对传统的基于特征点驱动的医学图像配准需要专业医师首先找出配对的特征点,这种巨大的工作量往往会导致一些错误。在医疗中为达到配准精确要求,提出了一种全自动的特征点驱动的医学颅脑CT图像配准方法,采用SIFT和形状因子来产生配对的特征点,并构成特征点的局部和区域特征向量,后用薄板样条插值(TPS)方法实施两幅图像的配准。仿真结果表明,在保证配准精度的基础上显著提高了算法的速度。